AI First.
Ab Tag 0.
Kundenarbeit beginnt mit einem Anliegen. Ein CRM, von Anfang an als Gespräch gedacht. Mit Wissen, Kontakten und nächsten Schritten in deinem eigenen Arbeitsraum.
Apache 2.0 · Python · Markdown · Lokaler Agent-Skill
Beispiel eines Arbeitsablaufs
AI First CRM in 60 Sekunden.
Von deinem Anliegen über geprüfte Änderungen bis zu den verknüpften Markdown-Dateien. Mit Musik, animierten Beispielen und BETA-Kennzeichnung.
Du beschreibst das Ziel.
Dein Agent organisiert die Arbeit.
Dein Anliegen zählt.
Kundenlisten übernehmen, Verkaufschancen ordnen, nächste Schritte vorbereiten. Du formulierst die Aufgabe in deiner Sprache.
Zusammenhänge bleiben.
Firmen, Menschen, Deals und Aufgaben verbinden sich mit belegtem Wissen. Pipelines und Dashboards machen den Stand sichtbar.
Deine Daten bleiben portabel.
Markdown-Dateien, offene Exporte und lokale HTML-Ansichten. Dein Arbeitsraum lässt sich lesen, versionieren und mitnehmen.
Erst verstehen. Dann verändern.
Du prüfst, was sich ändern soll. Prüfsummen binden die Ausführung an den gezeigten Plan. Veränderte Daten erfordern eine neue Vorschau.
Eine Datei pro Datensatz.
Verbindungen, die lesbar bleiben.
Firmen, Kontakte, Deals und Aufgaben liegen als Markdown-Dateien in deinem Arbeitsraum. Stabile Kennungen verbinden sie miteinander. Wähle eine Ansicht, um Ablage, Beziehungen und Darstellung desselben Beispiels zu sehen.
Dokumentiertes Beispiel mit Beispieldaten. Der Ausschnitt zeigt die CRM-Verknüpfung, nicht einen vollständigen Kundendatensatz. Dateiformat und Beziehungen ansehen ↗
Zusammen arbeiten.
Im selben Skill.
Du und dein Team bleibt in euren jeweiligen AI-Systemen. Eure Agenten bereiten Änderungen getrennt vor und teilen den geprüften Stand über eine private Git-Ablage. Eine gesonderte CRM-Anwendung braucht ihr dafür nicht.
Dein AI-System
Skill + isolierter Entwurf
AI-System deiner Kollegen
Derselbe Skill + eigener Entwurf
Geschützte Git-Anträge und Prüfung
Identität, Schreibrechte, Beziehungen und vollständiger Datenstand werden geprüft. Veraltete Anträge werden nicht stillschweigend übernommen.
Veröffentlichter Stand in privatem Git
Verknüpfte Markdown-Dateien, geprüfte Version und erzeugte Ansichten.
Deine Oberfläche bleibt
Du beschreibst Aufgaben im Gespräch. Dein Agent übernimmt Git-Schritte, Vorschau, Prüfung und Rückmeldung.
Neue Änderungen werden geschützt
Jeder Antrag bezieht sich auf einen konkreten Ausgangsstand. Bei Änderungen entsteht eine neue Vorschau statt eines ungeprüften Überschreibens.
Lesen bleibt verfügbar
Andere Agenten lesen unveränderliche veröffentlichte Stände, während private Entwürfe bearbeitet werden.
Voraussetzungen: Python, Git, authentifiziertes GitHub CLI und ein privates Repository mit erzwungenen Branch-Prüfungen. Alle Repository-Leser können die Dateien und Historie kopieren. Der Teammodus setzt vertrauenswürdige Repository-Schreibende voraus; die Skill-Rollen ersetzen keine GitHub-Zugriffsrollen. Die normalen Löschwerkzeuge entfernen keine alten Git-Versionen; der Teammodus benennt diese Grenze ausdrücklich. Teammodus und Einrichtung ansehen ↗
So würde es bei dir ablaufen.
Wähle ein Thema und folge den Schritten. Die animierten Beispiele zeigen das Verhalten des Projekts. Sie führen keine CRM-Aktion aus.
Knoten anklicken, Zusammenhänge erkunden oder den Ablauf in einer eigenen Ansicht öffnen. Die ersten zehn Themen zeigen den Alltag. Sechs weitere Beispiele vertiefen Datenpflege, Wiederherstellung und Anpassung.
Wie das Projekt zusammenspielt
Dein Agent plant. Du prüfst und bestätigst. Die lokalen Werkzeuge schreiben Dateien, bauen Ansichten und veröffentlichen einen geprüften Stand.
Klein anfangen.
Mit dir wachsen.
Installiere den Skill in einem Agenten mit lokalem Dateizugriff. Die Laufzeit braucht Python 3.9 oder neuer.
Wähle einen Ordner und beschreibe Zweck, Sprache und Team. Dein Agent führt dich durch die Einrichtung.
Übernimm Kontakte, baue deine Pipeline auf und öffne die erzeugten Ansichten im Browser.
Klare Möglichkeiten.
Klare Grenzen.
- Gespräch als Bedienung, HTML als schreibgeschützte Ansicht.
- Workflows laufen beim nächsten Aufruf; es gibt keinen Hintergrunddienst.
- Mails und Termine kommen aus importierten Dateien. Ausgehende Nachrichten bleiben Entwürfe.
- Zugriffsschutz gehört in deine Dateiablage. Der Git-Teammodus nutzt authentifizierten GitHub-Zugriff und geschützte Prüfungen. Die Datenverarbeitung des Agenten hängt vom gewählten Anbieter ab.